#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
继续训练示例脚本

这个脚本演示了如何使用现有模型继续训练
"""

import argparse
import os
import sys

# 添加项目根目录到Python路径
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))

def continue_training_example():
    """继续训练示例"""
    print("=== 继续训练示例 ===")
    print()
    
    # 显示可用的模型
    print("1. 可用的模型文件:")
    model_dir = "models"
    if os.path.exists(model_dir):
        models = [f for f in os.listdir(model_dir) if f.endswith('.pth')]
        for i, model in enumerate(models, 1):
            print(f"   {i}. {model}")
    else:
        print("   未找到模型目录")
    
    print()
    print("2. 继续训练命令示例:")
    print()
    print("   # 使用自定义DQN模型继续训练")
    print("   python train.py --agent custom --model models/custom_dqn_agent_final.pth")
    print()
    print("   # 使用特定检查点继续训练")
    print("   python train.py --agent custom --model models/custom_dqn_agent_500.pth")
    print()
    print("3. 调整训练参数:")
    print("   您可以在train.py中调整以下参数来优化继续训练:")
    print("   - episodes: 训练回合数")
    print("   - epsilon: 探索率参数")
    print("   - learning rate: 学习率")
    print()
    print("4. 注意事项:")
    print("   - 建议在继续训练前备份现有模型")
    print("   - 可以根据需要调整探索率衰减参数")
    print("   - 监控训练过程中的奖励变化")

if __name__ == "__main__":
    continue_training_example()